(57)【要約】【課題】高精度の音響モデルを構築すること。【解決手段】音響モデル適応装置は、複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択する選択手段と、学習データを用いて音響モデルの予備的な適応処理を行う第１適応手段と、テストデータを用いて適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行う音声認識手段と、その音声認識結果と複数の音声認識データとを比較して認識結果の精度が向上しているか否かを判定する第１判定手段と、その判定結果に基づいて音声認識データの信頼度を変更する信頼度変更手段と、変更された信頼度に基づいて音声認識データを判別するデータ判別手段と、判別された音声認識データを用いて音響モデルの最終的な適応処理を行う第２適応手段と、を備えている。【選択図】図１
2013064951.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う第１適応手段と、
前記選択手段により選択されたテストデータを用いて、前記第１適応手段により適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行う音声認識手段と、
前記音声認識手段による音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定する第１判定手段と、
前記第１判定手段の判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する信頼度変更手段と、
前記信頼度変更手段により変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別するデータ判別手段と、
前記データ判別手段により判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う第２適応手段と、
を備える、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項２】
請求項１記載の音響モデル適応装置であって、
前記選択手段による選択、前記第１適応手段による適応処理、前記音声認識手段による音声認識処理、及び、前記信頼度変更手段による変更、を所定回数以上、繰返し実行する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の音響モデル適応装置であって、
前記信頼度変更手段は、
前記第１判定手段により認識精度が向上していると判定されたとき、前記音声認識データの信頼度を増加させ、
前記第１判定手段により認識精度が向上していないと判定されたとき、前記音声認識データの信頼度を減少させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のうちいずれか１項記載の音響モデル適応装置であって、
前記音声認識手段による音声認識結果に所定の自立語が含まれているか否かを判定する第２判定手段を更に備え、
前記信頼度変更手段は、前記第１判定手段による認識精度の判定結果と、前記第２判定手段による所定の自立語の判定結果と、に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項５】
請求項４記載の音響モデル適応装置であって、
前記第１判定手段により認識結果の精度が向上していると判定されとき、前記信頼度変更手段は、前記第２判定手段による所定の自立語が含まれていると判定されたときは、前記所定の自立語が含まれていないと判定されたときよりも、前記音声認識データの信頼度を大きく増加させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項６】
請求項１乃至３のうちいずれか１項記載の音響モデル適応装置であって、
前記音声認識手段による音声認識結果に所定の自立語が含まれている割合を判定する第２判定手段を更に備え、
前記信頼度変更手段は、前記第１判定手段による認識精度の判定結果と、前記第２判定手段による所定の自立語の割合と、に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項７】
請求項６記載の音響モデル適応装置であって、
前記第１判定手段により認識結果の精度が向上していると判定されとき、前記信頼度変更手段は、前記第２判定手段による所定の自立語の割合が大きいほど、前記音声認識データの信頼度を大きく増加させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項８】
請求項４乃至７のうちいずれか１項記載の音響モデル適応装置であって、
前記所定の自立語は、所定タスクと関連性を有する名詞、形容詞、副詞及び動詞のうち少なくとも１つを含むと共に、
前記所定の自立語には、前記所定タスクとの関連の度合いを示す関連度が付加されており、
前記信頼度変更手段は、前記第２判定手段により前記所定の自立語が含まれていると判定されたとき、前記所定の自立語の関連度に応じて前記音声認識データの信頼度を変更する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項９】
請求項４乃至８のうちいずれか１項記載の音響モデル適応装置であって、
複数の自立語データを記憶する第３記憶手段と、
前記複数の自立語データから前記所定の自立語を抽出する第１抽出手段と、
前記音声認識手段による音声認識結果から自立語を抽出する第２抽出手段と、
を更に備える、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９のうちいずれか１記載の音響モデル適応装置であって、
前記複数の音声認識データを記憶する第１記憶手段と、
前記信頼度変更手段により変更された信頼度を含む複数の音声認識データを記憶する第２記憶手段と、を更に備え、
前記選択手段は、前記第１記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データの中から前記選択を行い、
前記データ判別手段は、前記第２記憶手段に記憶された前記音声認識データを判別する、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の音響モデル適応装置であって、
前記第１記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データに対して識別番号を付与する付与手段と、
前記第１記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データの音素ラベルを作成する作成手段と、を更に備え、
前記選択手段は、前記付与手段により付与された識別番号を用いて、前記選択を行う、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のうちいずれか１項記載の音響モデル適応装置であって、
前記データ判別手段は、前記第２記憶手段に記憶された複数の音声認識データの中から、前記信頼度が所定閾値以上である音声認識データを判別し、
前記第２適応手段は、前記データ判別手段により判別された前記信頼度が所定閾値以上の音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う、ことを特徴とする音響モデル適応装置。
【請求項１３】
複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択するステップと、
前記選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行うステップと、
前記選択されたテストデータを用いて、前記適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行うステップと、
前記音声認識処理された音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定するステップと、
前記判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更するステップと、
前記変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別するステップと、
前記判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行うステップと、
を含む、ことを特徴とする音響モデル適応装置の適応方法。
【請求項１４】
複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択する処理と、
前記選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う処理と、
前記選択されたテストデータを用いて、前記適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行う処理と、
前記音声認識処理された音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定する処理と、
前記判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する処理と、
前記変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別する処理と、
前記判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う処理と、
をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音響モデルの適応を行う音響モデル適応装置、その適応方法及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
音声認識では、一般に、音素特徴を表現するための音響モデルが使用されており、この音響モデルを話者や環境に適応させる所謂「音響モデルの適応」が行われている。また、音声認識に用いる音響モデルは、例えば、事前に統計的な学習を行い構築されているが、この事前学習だけでは、周囲環境、マイクなどの入力機器、不特定話者などの影響により精度に問題が生じることがある。そこで、音響モデル適応を随時実行することで、変化する環境に対してロバスト性を高めることが要望されている。
【０００３】
例えば、音声認識結果を用いて認識率の推定値である信頼度を算出し、この信頼度に基づいて音響モデル適応を、教師無しで行う音響モデル適応装置が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２４８７３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に係る音響モデル適応装置においては、元の音響モデルに対して音声認識精度が依存するため、その信頼度を正確に推測するのが困難となり、高精度の音響モデルを構築することが困難となる虞がある。
【０００６】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、高精度の音響モデルを構築できる音響モデル適応装置、その適応方法及びプログラムを提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択する選択手段と、前記選択手段により選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う第１適応手段と、前記選択手段により選択されたテストデータを用いて、前記第１適応手段により適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行う音声認識手段と、前記音声認識手段による音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定する第１判定手段と、前記第１判定手段の判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する信頼度変更手段と、前記信頼度変更手段により変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別するデータ判別手段と、前記データ判別手段により判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う第２適応手段と、を備える、ことを特徴とする音響モデル適応装置である。この一態様によれば、高精度の音響モデルを構築できる。
この一態様において、前記選択手段による選択、前記第１適応手段による適応処理、前記音声認識手段による音声認識処理、及び、前記信頼度変更手段による変更、を所定回数以上、繰返し実行してもよい。
この一態様において、前記信頼度変更手段は、前記第１判定手段により認識精度が向上していると判定されたとき、前記音声認識データの信頼度を増加させ、前記第１判定手段により認識精度が向上していないと判定されたとき、前記音声認識データの信頼度を減少させてもよい。
この一態様において、前記音声認識手段による音声認識結果に所定の自立語が含まれているか否かを判定する第２判定手段を更に備え、前記信頼度変更手段は、前記第１判定手段による認識精度の判定結果と、前記第２判定手段による所定の自立語の判定結果と、に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更してもよい。
この一態様において、前記第１判定手段により認識結果の精度が向上していると判定されとき、前記信頼度変更手段は、前記第２判定手段による所定の自立語が含まれていると判定されたときは、前記所定の自立語が含まれていないと判定されたときよりも、前記音声認識データの信頼度を大きく増加させてもよい。
この一態様において、前記音声認識手段による音声認識結果に所定の自立語が含まれている割合を判定する第２判定手段を更に備え、前記信頼度変更手段は、前記第１判定手段による認識精度の判定結果と、前記第２判定手段による所定の自立語の割合と、に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更してもよい。
この一態様において、前記第１判定手段により認識結果の精度が向上していると判定されとき、前記信頼度変更手段は、前記第２判定手段による所定の自立語の割合が大きいほど、前記音声認識データの信頼度を大きく増加させてもよい。
この一態様において、前記所定の自立語は、所定タスクと関連性を有する名詞、形容詞、副詞及び動詞のうち少なくとも１つを含むと共に、前記所定の自立語には、前記所定タスクとの関連の度合いを示す関連度が付加されており、前記信頼度変更手段は、前記第２判定手段により前記所定の自立語が含まれていると判定されたとき、前記所定の自立語の関連度に応じて前記音声認識データの信頼度を変更してもよい。
この一態様において、複数の自立語データを記憶する第３記憶手段と、前記複数の自立語データから前記所定の自立語を抽出する第１抽出手段と、前記音声認識手段による音声認識結果から自立語を抽出する第２抽出手段と、を更に備えていてもよい。
この一態様において、前記複数の音声認識データを記憶する第１記憶手段と、前記信頼度変更手段により変更された信頼度を含む複数の音声認識データを記憶する第２記憶手段と、を更に備え、前記選択手段は、前記第１記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データの中から前記選択を行い、前記データ判別手段は、前記第２記憶手段に記憶された前記音声認識データを判別してもよい。
この一態様において、前記第１記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データに対して識別番号を付与する付与手段と、前記第１記憶手段に記憶された前記複数の音声認識データの音素ラベルを作成する作成手段と、を更に備え、前記選択手段は、前記付与手段により付与された識別番号を用いて、前記選択を行っても良い。
この一態様において、前記データ判別手段は、前記第２記憶手段に記憶された複数の音声認識データの中から、前記信頼度が所定閾値以上である音声認識データを判別し、前記第２適応手段は、前記データ判別手段により判別された前記信頼度が所定閾値以上の音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行っても良い。
他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択するステップと、前記選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行うステップと、前記選択されたテストデータを用いて、前記適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行うステップと、前記音声認識処理された音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定するステップと、前記判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更するステップと、前記変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別するステップと、前記判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行うステップと、を含む、ことを特徴とする音響モデル適応装置の適応方法であってもよい。
また、上記目的を達成するための本発明の一態様は、複数の音声認識データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択する処理と、前記選択された学習データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う処理と、前記選択されたテストデータを用いて、前記適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行う処理と、前記音声認識処理された音声認識結果と、前記複数の音声認識データと、を比較して、認識結果の精度が向上しているか否かを判定する処理と、前記判定結果に基づいて、前記音声認識データの信頼度を変更する処理と、前記変更された信頼度に基づいて、前記音声認識データを判別する処理と、前記判別された音声認識データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする音響モデル適応装置のプログラムであってもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、高精度の音響モデルを構築できる音響モデル適応装置、その適応方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態１に係る音響モデル適応装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係る音響モデル適応装置の適応処理フローを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態２に係る音響モデル適応装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態２に係る音響モデル適応装置の適応処理フローを示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態３に係る音響モデル適応装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係る音響モデル適応装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【００１１】
本実施の形態１に係る音響モデル適応装置１０は、音声の統計的な性質を表現する音響モデルの適応処理を行うものである。さらに、音響モデル適応装置１０は、音声認識システムにより認識された音声認識結果等を正解テキストとした学習データを用いる所謂教師なし適応を行うものである。これにより、音響モデルの適応を適宜行うことができるため、変化する環境に対してロバスト性を高めることができる。
【００１２】
本実施の形態１に係る音響モデル適応装置１０は、ログデータベース１と、グループ分割処理部２と、ラベル作成処理部３と、適応データベース４と、グループ選択部５と、第１音響モデル適応処理部６と、音声認識処理部７と、認識尤度判定部８と、信頼度変更処理部９と、適応データ判別部１１と、第２音響モデル適応処理部１２と、を備えている。
【００１３】
なお、音響モデル適応装置１０は、例えば、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＣＰＵによって実行される演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、処理データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）と、を有するマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。また、これらＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭは、データバスによって相互に接続されている。
【００１４】
ログデータベース１は、第１記憶手段の一具体例であり、音声認識システムなどから出力される予め音声認識処理されたログデータ（音声認識データの一例）を記憶する。ログデータベース１、適応データベース４、後述の例文データベース２１、及び、関連データベース３１は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置などの記憶装置により構成されている。なお、ログデータベース１には、音声認識システムにより認識された認識データが予め記憶されていてもよく、あるいは、音声認識システムから自動的に入力される構成であってもよい。
【００１５】
各ログデータは、例えば、音声ファイル、音声認識結果を示すテキスト（以下、認識結果テキストと称す）、認識尤度（もっともらしい度合）を含む。ログデータベース１にはグループ分割処理部２が接続されている。
【００１６】
グループ分割処理部２は、付与手段の一具体例であり、ログデータベース１の各ログデータに対して、グループ番号（識別番号の一例）を任意に付与する。グループ分割処理部２には、ラベル作成処理部３が接続されている。
【００１７】
ラベル作成処理部３は、作成手段の一具体例であり、各ログデータの認識結果テキストに対して音素ラベルを作成し、作成した音素ラベルを含む各ログデータを適応データとして、適応データベース４に記憶させる。この適応データは、例えば、音声ファイル、音素ラベル、信頼度、グループ番号、認識尤度などの情報を夫々含む構成となっている。なお、ラベル作成処理部３は、上記作成した音素ラベルを含み、信頼度を０とした適応データを適応データベース４に記憶させる。
【００１８】
ここで、音素とは、例えば、語と語の意味を区別する機能をもつ音声の最小単位を指し、音素ラベルとは、例えば、音素記号などを記述したものを指す。ラベル作成処理部３には、適応データベース４が接続されている。
【００１９】
適応データベース４は、第２記憶手段の一具体例であり、複数の適応データ（変更後の信頼度、音素ラベル、グループ番号などを含む音声認識データ）を複数記憶する。なお、適応データベース４及びログデータベース１は別体として構成されているが、これに限らず、一体で構成されていてもよい。適応データベース４には、グループ選択部５が接続されている。
【００２０】
グループ選択部５は、選択手段の一具体例であり、適応データベース４に記憶された複数の適応データの中から、音声認識を行うためのテストデータとしての適応データと、音響モデルにおける学習を行うための学習データとしての適応データと、を夫々ランダムに選択する。
【００２１】
グループ選択部５は、適応データベース４に記憶された複数の適応データの中から、例えば、グループ番号１〜５の適応データを学習データとし、グループ番号１０の適応データをテストデータとして、選択する。グループ選択部５には、第１音響モデル適応処理部６が接続されている。
【００２２】
第１音響モデル適応処理部６は、第１適応手段の一具体例であり、グループ選択部５により選択された学習データの適応データを用いて、音響モデルの予備的な適応処理を行う。
【００２３】
より具体的には、第１音響モデル適応処理部６は、学習データの適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルを構成する。なお、この音響モデルには、例えば、ＳＶＭ（サポートベクターマシーン）やブーステイングといった機械学習に基づくモデル、最尤推定法や最大エントロピー法といった確率モデルに基づくモデル、ニューラルネットワークに基づくモデル、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Hidden Markov Model）、などが適用されている。第１音響モデル適応処理部６には、音声認識処理部７が接続されている。
【００２４】
音声認識処理部７は、音声認識手段の一具体例であり、グループ選択部５により選択されたテストデータの適応データを用いて、第１音響モデル適応処理部６により適応処理された音響モデルに基づいて、音声認識処理を行い、その認識結果を出力する。なお、この認識結果には、例えば、音声認識により得られた単語系列（形態素）、音声認識により各単語に付与される付加情報（例えば、各単語の品詞情報、認識尤度（音響尤度、言語尤度、単語尤度等）、単語継続時間長、音素数、音素継続時間長等）などを含むものとする。音声認識処理部７には、認識尤度判定部８が接続されている。
【００２５】
認識尤度判定部８は、第１判定手段の一具体例であり、音声認識処理部７から出力された認識結果と、ログデータベース１から出力された対応するログデータと、を比較し、その認識精度向上の有無を判定する。
【００２６】
例えば、認識尤度判定部８は、音声認識処理部７から出力された認識結果の認識尤度と、ログデータベース１から出力された対応するログデータの認識尤度と、を比較し、音声認識処理部７の認識尤度がログデータの認識尤度を超えている場合、認識精度が向上していると判定する。この処理により、その音響モデルの予備的な適応処理を行った結果、認識精度を向上させることができたか否かを判定することができる。
【００２７】
認識尤度判定部８には信頼度変更処理部９が接続されており、認識尤度判定部８は、上記認識精度が向上しているか否の判定結果を信頼度変更処理部９に対して出力する。
【００２８】
信頼度変更処理部９は、信頼度変更手段の一具体例であり、認識尤度判定部８からの判定結果に基づいて、適応データの信頼度を夫々変更し、適応データベース４に記憶させる。
例えば、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果に基づいて、上記認識精度が向上していると判定したとき、その適応データの信頼度は高いと判断し、信頼度の値に１を加算（＋１）し、信頼度を増加させる。一方、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果に基づいて、上記認識精度が向上していないと判定したとき、その適応データの信頼度は低いと判断し、信頼度の値から１を減算（−１）し、信頼度を減少させる。このように、認識精度の向上に応じて、その適応データの信頼度を最適に変更することができる。
【００２９】
なお、信頼度変更処理部９が加減算する値は、ユーザが最適な値に任意に設定変更できるように構成されていてもよい。
【００３０】
上記、グループ選択部５による適応データの選択、第１音響モデル適応処理部６による音響モデル適応処理、音声認識処理部７による音声認識処理、認識尤度判定部８による認識精度向上の判定、及び信頼度変更処理部９による信頼度の変更を、所定回数Ｎ以上繰り返すのが好ましい。これにより、各適応データに対する信頼度の精度を向上させることができる。なお、上記所定回数Ｎは、ユーザが任意に設定変更できるように構成されている。
【００３１】
適応データ判別部１１は、データ判別手段の一具体例であり、所定回数Ｎ以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データベース４の複数の適応データの中から、その信頼度が所定閾値Ｅ以上である適応データを判別する。これにより、信頼度の高い適応データだけを抽出することができる。適応データ判別部１１には、第２音響モデル適応処理部１２が接続されている。
【００３２】
第２音響モデル適応処理部１２は、第２適応手段の一具体例であり、適応データ判定部１１によりその信頼度が閾値Ｅ以上であると判別された適応データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う。これにより、信頼度の高い適応データのみを用いて音響モデルの適応処理を行うことで、高精度の音響モデルを構築することができる。
【００３３】
なお、第２音響モデル適応処理部１２は、上記第１音響モデル適応処理部６と同様に、適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し音響モデルを構成することで、音響モデルの適応処理を行なう。
【００３４】
次に、本実施の形態１に係る音響モデル適応装置１０の適応方法について詳細に説明する。図２は、本実施の形態１に係る音響モデル適応装置の適応処理フローを示すフローチャートである。
【００３５】
グループ分割処理部２は、ログデータベース１の各ログデータに対して、グループ番号を任意に付与する（ステップＳ１０１）。
【００３６】
次に、ラベル作成処理部３は、各ログデータの認識結果テキストに対して音素ラベルを作成し、作成した音素ラベルを含む各ログデータを適応データとして、適応データベース４に記憶させる（ステップＳ１０２）。
【００３７】
その後、グループ選択部５は、適応データベース４に記憶された複数の適応データの中から、テストデータとしての適応データと、学習データとしての適応データと、を夫々任意に選択する（ステップＳ１０３）。
【００３８】
さらに、第１音響モデル適応処理部６は、グループ選択部５により選択された学習データの適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルの予備的な適応処理を行う（ステップＳ１０４）。
【００３９】
音声認識処理部７は、グループ選択部５により選択されたテストデータの適応データを用いて、第１音響モデル適応処理部６により適応処理された音響モデルに基づいて、音声認識処理を行い、その認識結果を出力する（ステップＳ１０５）。
【００４０】
次に、認識尤度判定部８は、音声認識処理部７から出力された認識結果と、ログデータベース１から出力された対応するログデータと、を比較し、その認識精度向上の有無を判定する（ステップＳ１０６）。
【００４１】
その後、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果に基づいて、適応データの信頼度を夫々変更する（ステップＳ１０７）。
【００４２】
ここで、グループ選択部５による適応データの選択、第１音響モデル適応処理部６による音響モデル適応処理、音声認識処理部７による音声認識処理、認識尤度判定部８による認識精度向上の判定、及び信頼度変更処理部９による信頼度の変更を、所定回数Ｎ以上繰り返す（ステップＳ１０８）。
【００４３】
適応データ判別部１１は、所定回数Ｎ以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データベース４の複数の適応データの中から、その信頼度が閾値Ｅ以上である適応データを判別する（ステップＳ１０９）。
【００４４】
最後に、第２音響モデル適応処理部１２は、適応データ判定部１１によりその信頼度が閾値Ｅ以上であると判別された適応データ中における事例ができるだけ多く成り立つように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルの最終的な適応処理を行う（ステップＳ１１０）。
【００４５】
以上、本実施の形態１に係る音響モデル適応装置１０において、複数の適応データの中から、音声認識用のテストデータと音響モデルの学習用の学習データとを選択し、選択された学習データを用いて音響モデルの予備的な適応処理を行い、選択されたテストデータを用いて適応処理された音響モデルに基づいて音声認識処理を行い、音声認識処理された音声認識結果と複数の適応データとを比較して認識結果の精度が向上しているか否かを判定し、その判定結果に基づいて適応データの信頼度を変更し、変更された信頼度に基づいて適応データを判別し、判別された適応データを用いて音響モデルの最終的な適応処理を行う。
【００４６】
このように、学習データを用いて音響モデルの予備的な適応処理を行い、その前後で適応データの認識精度を比較することで、信頼度の高い適応データのみを抽出できる。そして、この抽出した信頼度の高い適応データを用いて音響モデルの最終的な適応処理を行うことで、高精度の音響モデルを自動的に構築できる。
【００４７】
実施の形態２．
図３は、本発明の実施の形態２に係る音響モデル適応装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態２に係る音響モデル適応装置２０は、上記実施の形態１に係る音響モデル適応装置１０の構成に加えて、例文データベース２１と、形態素抽出部２２と、一致判定部２３と、を更に備える点を特徴とする。
【００４８】
例文データベース２１は、第３記憶手段の一具体例であり、例えば、ロボットなどが使用するタスク用の例文（「冷たい牛乳を取ってきて。」、「携帯電話を取ってきて」などのコマンド文）（自立語データの一例）を、予め複数記憶する。なお、ログデータベース１、適応データベース４、及び例文データベース２１は別体として構成されているが、これに限らず、一体で構成されていてもよい。
【００４９】
形態素抽出部２２は、第１抽出手段の一具体例であり、例文データベース２１に記憶されたタスク用の例文（以下、タスク例文と称す）を読み出し、読み出したタスク例文に対して構文解析を行なうことで、タスク例文の中から形態素を抽出し、さらにその中から、例えば、述語（動詞、所定の自立語の一例）を抽出する。ここで、ロボットのタスク例文などは、一般に述語がその文のキーとなっていることが多いため、述語だけを抽出している。形態素抽出部２２には一致判定部２３が接続されており、形態素抽出部２２は抽出した述語を、一致判定部２３に対して出力する。
【００５０】
一致判定部２３は、第２判定手段の一具体例であり、形態素抽出部２２により抽出された述語構造と、音声認識処理部７により音声認識された認識結果に含まれる述語と、を比較し、両者が一致しているか否かを判定する。これにより、タスク例文の述語が認識結果に含まれているか否かを判定でき、適応データの信頼度をより高精度に判定できる。一致判定部２３には信頼度変更処理部９が接続されており、一致判定部２３は上記一致判定結果を信頼度変更処理部９に対して出力する。
【００５１】
信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、一致判定部２３からの一致判定結果と、に基づいて、その適応データの信頼度を変更する。
【００５２】
例えば、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、一致判定部２３からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ述語が一致していると判定したとき、その信頼度に１を加算（＋１）する。このように、認識精度が向上しており、さらに、タスク例文の述語を含む場合は、信頼度が高いと判断できるため、その適応データの信頼度を大きく増加させる。
【００５３】
また、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、一致判定部２３からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ述語が不一致であると判定したとき、その信頼度に０．５を加算（＋０．５）する。このように、認識精度が向上しているが、タスク例文の述語を含まない場合は、やや信頼度が高いと判断できるため、その適応データの信頼度を少し増加させる。
【００５４】
さらに、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、一致判定部２３からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上していないと判定したときは、述語が一致及び不一致にかかわらず、その信頼度から１を減算（−１）する。このように、認識精度が向上していない場合は、信頼度が低いと判断できるため、その適応データの信頼度を低下させる。なお、上記信頼度変更処理部９が加算及び減算する値は、一例であり任意に設定変更できるものとする。
【００５５】
上記実施の形態１と同様に、グループ選択部５による適応データの選択、第１音響モデル適応処理部６による音響モデル適応処理、音声認識処理部７による音声認識処理、認識尤度判定部８による認識精度向上の判定、一致判定部２３による述語一致の判定、信頼度変更処理部９による信頼度の変更を、所定回数Ｎ以上繰り返すのが好ましい。これにより、その信頼度の精度を向上させることができる。
【００５６】
そして、所定回数Ｎ以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データ判別部１１は、適応データベース４の複数の適応データの中から、その信頼度が閾値Ｅ（例えば、Ｅ＝１００程度を設定）以上である適応データを判別する。第２音響モデル適応処理部１２は、適応データ判定部１１によりその信頼度が閾値Ｅ以上であると判別された適応データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う。
【００５７】
なお、本実施の形態２において他の構成は、上記実施の形態１と略同一であるため、詳細な説明は省略する。
【００５８】
図４は、本実施の形態２に係る音響モデル適応装置の適応処理フローを示すフローチャートである。
【００５９】
グループ分割処理部２は、ログデータベース１の各ログデータに対して、グループ番号を任意に付与する（ステップＳ２０１）。
【００６０】
次に、ラベル作成処理部３は、各ログデータの認識結果テキストに対して音素ラベルを作成し、作成した音素ラベルを含む各ログデータを適応データとして、適応データベース４に記憶させる（ステップＳ２０２）。
【００６１】
その後、グループ選択部５は、適応データベース４に記憶された複数の適応データの中から、テストデータとしての適応データと、学習データとしての適応データと、を夫々任意に選択する（ステップＳ２０３）。
【００６２】
さらに、第１音響モデル適応処理部６は、グループ選択部５により選択された学習データの適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルの予備的な適応処理を行う（ステップＳ２０４）。
【００６３】
音声認識処理部７は、グループ選択部５により選択されたテストデータの適応データを用いて、第１音響モデル適応処理部６により適応処理された音響モデルに基づいて、音声認識処理を行い、その認識結果を出力する（ステップＳ２０５）。
【００６４】
次に、認識尤度判定部８は、音声認識処理部７から出力された認識結果と、ログデータベース１から出力された対応するログデータと、を比較し、その認識精度向上の有無を判定する（ステップＳ２０６）。
【００６５】
その後、形態素抽出部２２は、例文データベース２１に記憶されたタスク用の例文を読み出し、読み出したタスク例文に対して構文解析を行なうことで、タスク例文の中から形態素を抽出し、さらにその中から述語を抽出する（ステップＳ２０７）。
【００６６】
そして、一致判定部２３は、形態素抽出部２２により抽出された述語構造と、音声認識処理部７により音声認識された認識結果に含まれる述語と、を比較し、両者が一致しているか否かを判定する（ステップＳ２０８）。
【００６７】
信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、一致判定部２３からの判定結果と、に基づいて、適応データの信頼度を夫々変更する（ステップＳ２０９）。
【００６８】
ここで、グループ選択部５による適応データの選択、第１音響モデル適応処理部６による音響モデル適応処理、音声認識処理部７による音声認識処理、認識尤度判定部８による認識精度向上の判定、一致判定部２３による一致判定、及び信頼度変更処理部９による信頼度の変更を、所定回数Ｎ以上繰り返す（ステップＳ２１０）。
【００６９】
適応データ判別部１１は、所定回数Ｎ以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データベース４の複数の適応データの中から、その信頼度が閾値Ｅ以上である適応データを判別する（ステップＳ２１１）。
【００７０】
最後に、第２音響モデル適応処理部１２は、適応データ判定部１１によりその信頼度が閾値Ｅ以上であると判別された適応データ中における事例ができるだけ多く成立するように、音響モデルのモデルパラメータを最適化して設定し、音響モデルの最終的な適応処理を行う（ステップＳ２１２）。
【００７１】
以上、本実施の形態２に係る音響モデル適応装置２０によれば、学習データを用いて音響モデルの予備的な適応処理を行い、その前後で適応データの認識精度を比較するだけでなく、タスク例文の述語が含まれているか否かを判定することで、より信頼度の高い適応データを抽出できる。そして、この抽出した信頼度の高い適応データを用いて音響モデルの最終的な適応処理を行うことで、より高精度の音響モデルを自動的に構築できる。
【００７２】
次に、本実施の形態２に係る音響モデル適応装置２０の変形例について詳細に説明する。
【００７３】
上記実施の形態２において、形態素抽出部２２は、形態素を抽出し、さらにその中から、述語を抽出しているが、これに限らず、例えば、主語や目的語（名詞）、修飾語（形容詞、副詞）などの自立語を抽出してもよい。そして、一致判定部２３は、形態素抽出部２２により抽出された自立語と、音声認識処理部７により音声認識された認識結果に含まれる自立語と、を比較し、両者が一致しているか否かを判定する。
【００７４】
さらに、一致判定部２３は、形態素抽出部２２により抽出された自立語と、音声認識処理部７により音声認識された認識結果に含まれる自立語と、の一致率を算出することで、認識結果に自立語が含まれている割合を判定してもよい。
例えば、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部からの判定結果と、一致判定部２３からの一致率と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ一致率が所定率以上であると判定したとき、その信頼度に１を加算する。また、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、一致判定部２３からの一致率と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ一致率が所定率未満であると判定したとき、その信頼度に０．５を加算する。
【００７５】
実施の形態３．
図５は、本発明の実施の形態３に係る音響モデル適応装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態３に係る音響モデル適応装置３０は、上記実施の形態１に係る音響モデル適応装置１０の構成に加えて、関連データベース３１と、関連抽出部３２と、名詞抽出部３３と、関連度判定部３４と、を更に備える点を特徴とする。
【００７６】
関連データベース３１は、第３記憶手段の一具体例であり、例えば、ロボットなどのタスクに関連性のある複数の関連名詞（自立語データの一例）をそのタスクとの関連度と共に予め記憶している。例えば、タスクがキッチン作業の場合、そのキッチン作業と関連性の高い関連名詞は水となる。
【００７７】
なお、ログデータベース１、適応データベース４、及び関連データベース３１は別体として構成されているが、これに限らず、一体で構成されていてもよい。関連データベース３１には、関連抽出部３２が接続されている。
【００７８】
関連抽出部３２は、第１抽出手段の一具体例であり、関連データベース３１に記憶された複数の関連名詞の中から、所定タスクと関連度の高い関連名詞を抽出する。なお、関連抽出部３２は、例えば、ロボットなどに入力されたタスク情報に基づいて、その所定タスクと関連度の高い関連名詞を抽出してもよい。関連抽出部３２には関連度判定部３４が接続されており、関連抽出部３２は抽出した関連名詞を関連度判定部３４に対して出力する。
【００７９】
名詞抽出部３３は、第２抽出手段の一具体例であり、音声認識処理部７から出力された認識結果から、例えば、構文解析などを行い目的語の名詞（所定の自立語の一例、以下、目的名詞と称す）を抽出する。名詞抽出部３３には関連度判定部３４が接続されており、名詞抽出部３３は抽出した目的名詞を関連度判定部３４に対して出力する。なお、名詞抽出部３３は、音声認識処理部７から出力された認識結果から、目的名詞を抽出しているが、これに限らず、主語の名詞を抽出してもよい。
【００８０】
関連度判定部３４は、第２判定手段の一具体例であり、関連抽出部３２から出力された関連名詞と、名詞抽出部３３から出力された目的名詞と、を比較することで、認識結果に関連名詞が含まれるか否かを判定する。これにより、関連名詞が認識結果に含まれているか否かを判定することで、適応データの信頼度をより高精度に判定できる。
【００８１】
なお、関連度判定部３４は、関連抽出部３２から出力された関連名詞と、名詞抽出部３３から出力された目的名詞と、の一致率を判定してもよい。関連度判定部３４には信頼度変更処理部９が接続されており、関連度判定部３４は判定結果を信頼度変更処理部９に対して出力する。
【００８２】
信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、関連度判定部３４からの判定結果と、に基づいて、その適応データの信頼度を変更する。
【００８３】
例えば、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、関連度判定部３４からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ関連名詞を含んでいると判定したとき、その信頼度に所定値ｋを加算（＋ｋ）する。ここで、所定値ｋは、例えば、関連名詞の関連度が設定されているが、ユーザが任意に設定変更できるように構成されている。このように、認識精度が向上しており、さらに、関連名詞を含む場合は、信頼度が高いと判断できるため、その適応データの信頼度を関連度に応じて大きく増加させる。
【００８４】
また、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、関連度判定部３４からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上しており、かつ関連名詞を含んでいないと判定したとき、その信頼度に０を加算（＋０）する。このように、認識精度が向上しているが、関連名詞を含まない場合は、信頼度が高いと判断できないため、その適応データの信頼度を変更しない。
【００８５】
さらに、信頼度変更処理部９は、認識尤度判定部８からの判定結果と、関連度判定部３からの判定結果と、に基づいて、認識精度が向上していないと判定したときは、関連名詞を含んでいる及び含んでいないにかかわらず、その信頼度から１を減算（−１）する。このように、認識精度が向上していない場合は、信頼度が低いと判断できるため、その適応データの信頼度を低下させる。なお、上記信頼度変更処理部９が加算及び減算する値は一例であり、ユーザが任意に設定変更できるように構成されている。
【００８６】
上記実施の形態１及び２と同様に、グループ選択部５による適応データの選択、第１音響モデル適応処理部６による音響モデル適応処理、音声認識処理部７による音声認識処理、認識尤度判定部８による認識精度向上の判定、関連度判定部３４による一致判定、及び、信頼度変更処理部９による信頼度の変更を、所定回数Ｎ以上繰り返すのが好ましい。これにより、その信頼度の精度を向上させることができる。
【００８７】
そして、所定回数Ｎ以上、上記一連の処理が繰り返された後、適応データ判別部１１は、適応データベース４の複数の適応データの中から、その信頼度が閾値Ｅ以上である適応データを判別する。第２音響モデル適応処理部１２は、適応データ判定部１１によりその信頼度が閾値Ｅ以上であると判別された適応データを用いて、音響モデルの最終的な適応処理を行う。
【００８８】
なお、本実施の形態３において他の構成は、上記実施の形態１と略同一であるため、詳細な説明は省略する。
【００８９】
以上、本実施の形態３に係る音響モデル適応装置３０によれば、学習データを用いて音響モデルの予備的な適応処理を行い、その前後で適応データの認識精度を比較するだけでなく、関連度の高い関連名詞が含まれているか否かを判定することで、より信頼度の高い適応データを抽出できる。そして、この抽出した信頼度の高い適応データを用いて音響モデルの最終的な適応処理を行うことで、より高精度の音響モデルを自動的に構築できる。
【００９０】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【００９１】
また、上述の実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、例えば、グループ分割処理部２、ラベル作成処理部３、グループ選択部５、第１音響モデル適応処理部６、音声認識処理部７、認識尤度判定部８、信頼度変更処理部９、適応データ判別部１１、第２音響モデル適応処理部１２などが実行する処理を、ＣＰＵにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
【００９２】
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ）を含む。
【００９３】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【符号の説明】
【００９４】
１    ログデータベース
２    グループ分割処理部
３    ラベル作成処理部
４    適応データベース
５    グループ選択部
６    第１音響モデル適応処理部
７    音声認識処理部
８    認識尤度判定部
９    信頼度変更処理部
１０    音響モデル適応装置
１１    適応データ判別部
１２    第２音響モデル適応処理部
２１    例文データベース
２２    形態素抽出部
２３    一致判定部
３１    関連データベース
３２    関連抽出部
３３    名詞抽出部
３４    関連度判定部
【図１】
2013064951.tif 000003
【図２】
2013064951.tif 000004
【図３】
2013064951.tif 000005
【図４】
2013064951.tif 000006
【図５】
2013064951.tif 000007